Apostila CPU PE 2025 Analista em Estatística

APOSTILA INSTITUTO DE PESOS E MEDIDAS DE PERNAMBUCO 2025 Analista de Gestão em Metrologia e Qualidade Industrial Analista em Estatística. Material completo com conteúdos atualizados de acordo com o edital, abrangendo todos os tópicos de conhecimentos básicos e específicos exigidos para o cargo. Um material prático, direto ao ponto e feito para quem quer estudar com qualidade!

CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

LÍNGUA PORTUGUESA

Compreensão, análise e interpretação de texto. Sentido de contexto e referências históricas. Ponto de vista autoral e recursos expressivos da linguagem. Coesão e coerência textuais. Tipos textuais: descrição, narração e dissertação. Redação: expressões com equivalência de sentido. Reorganização de orações e períodos: transformação de estruturas. Sintaxe da oração e do período. Concordância verbal e nominal. Flexão verbal e nominal. Transposição de vozes verbais. Regência verbal e nominal. Correlação de tempos e modos verbais. Pronomes: emprego, localização e formas de tratamento. Denotação, conotação e figuras de linguagem. Discurso direto e discurso indireto. Ortografia, acentuação e emprego da crase. Pontuação. Redação oficial: modalidades e princípios normativos.

RACIOCÍNIO LÓGICO – MATEMÁTICO

Estrutura lógica de relações arbitrárias entre pessoas, lugares, objetos ou eventos fictícios; deduzir novas informações das relações fornecidas e avaliar as condições usadas para estabelecer a estrutura daquelas relações. Compreensão e elaboração da lógica das situações por meio de: raciocínio verbal, raciocínio matemático, raciocínio sequencial, orientação espacial e temporal, formação de conceitos, discriminação de elementos. Compreensão do processo lógico que, a partir de um conjunto de hipóteses, conduz, de forma válida, a conclusões determinadas. Noções básicas de aritmética, proporcionalidade e porcentagem: problemas envolvendo regra de três simples, cálculos de porcentagem, acréscimos e descontos.

NOÇÕES DE ADMINISTRAÇÃO PÚBLICA E LEGISLAÇÃO

Formação do Estado e da Administração Pública, Modelos teóricos de Administração Pública: patrimonialista, burocrático e gerencial, Organização do Estado e os três Poderes, Governança e Governabilidade, Avaliação de Políticas Públicas, Gestão Social e Política Participativa, governança, accountability, Transparência e Acesso à Informação. Estrutura administrativa: conceito, elementos, poderes do Estado. Organização Administrativa. Princípios fundamentais da Administração pública. Administração direta e indireta. Poderes da administração: poder hierárquico; poder disciplinar; poder regulamentar; poder de polícia. Poderes e deveres do Administrador Público. Noções de Ato Administrativo. Regime Jurídico dos funcionários públicos civis do Estado de Pernambuco (Lei nº 6.123/1968), Lei de Acesso à Informação (Lei nº 12.527/2001 e Lei Estadual nº 14.804/2012). Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais – LGPD (Lei nº 13.709/2018 com redação dada pela Lei nº 13.853/2019 e Decreto Estadual nº 49.265/2020).

CONHECIMENTOS ESPECÍFICOS

Estatística descritiva e análise exploratória de dados: gráficos, diagramas, tabelas, medidas descritivas (posição, dispersão, assimetria e curtose). Probabilidade. Definições básicas e axiomas. Probabilidade condicional e independência. Teorema de Bayes. Variáveis aleatórias discretas e contínuas. Função de distribuição. Função de probabilidade. Função de densidade de probabilidade. Esperança e momentos. Teorema de Tchebichev. Distribuições especiais: Distribuições de Bernoulli, binomial, multinomial, geométrica, hipergeométrica, Poisson, uniforme, exponencial, Beta, Gama, normal, qui-quadrado, t de Student e F. Distribuições condicionais e independência. Esperança condicional. Funções geradoras de momentos. Transformação de variáveis. Leis dos grandes números. Teorema central do limite. Amostras aleatórias. Estatísticas de ordem. Distribuições amostrais. Inferência estatística. Estimação pontual: métodos de estimação, propriedades dos estimadores, suficiência, estimadores bayesianos. Estimação por intervalos: intervalos de confiança, intervalos de credibilidade. Testes de hipóteses: hipóteses simples e compostas, níveis de significância e potência, teste-t de Student, teste qui-quadrado. Métodos não paramétricos: testes não paramétricos e regressão não paramétrica. Análise de regressão linear. Critérios de mínimos quadrados e de máxima verossimilhança. Modelos de regressão linear. Inferências sobre os parâmetros do modelo. Análise de variância e de covariância.

Análise de resíduos. Técnicas de amostragem: amostragem aleatória simples, estratificada, sistemática e por conglomerados. Tamanho amostral. Estimadores de razão e regressão. Estatística computacional. Linguagem de programação R. Geração de números aleatórios. Métodos para simulação de variáveis aleatórias. Estimação por métodos computacionais. Processos estocásticos. Cadeias de Markov em tempo discreto. Processos de Poisson. Teoria de renovação. Teoria de filas. Cadeias de Markov em tempo contínuo. Processos Gaussianos. Análise multivariada. Distribuição normal multivariada. Análise de componentes principais. Análise fatorial. Análise de correspondência. Análise discriminante. Análise de conglomerados. Análise de séries temporais. Análise descritiva de séries temporais. Estacionariedade. Modelos ARMA, ARIMA e SARIMA. Análise espectral. Conceitos básicos e aplicações de números índices, medidas de distribuição de renda e concentração industrial.